稻米基因定序大功告成，有助解決全球糧食問題
依聯合國統計資料顯示，水稻是全球人口 20% 的食物能量來源，而在全球人口持續擴增之情況下， 2025 年必須提高 30% 的水稻產量，才能擁有足夠糧食。
自1998 年起，本計畫即在日本主導之下，與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享，定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫，供研究人員使用；而本計畫已在 2002 年底完成草圖，並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來，已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因，例如，影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。
水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨，而完成此一世紀任務之際，善用相關經驗與新知，以投入水稻的深入研究工作，將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國證券交易委員會（The Securities and Exchange Commission，以下簡稱SEC）於2018年11月8日發出聲明，依據1934年的證券交易法（下稱證交法）第21C條對EtherDelta 創辦人Zachary Coburn 提起訴訟，並做出要求其停止交易之禁止令。 EtherDelta 乃為一線上交易平台，允許買家和賣家在其平台上交易「以太幣」和其他虛擬貨幣。其平台特徵有： 提供平台，促成虛擬貨幣交換 EtherDelta之網站提供一線上平台予買賣雙方，對經過平台認證的虛擬貨幣進行交易，促成虛擬貨幣交換。於網站成立之一年半中，其促成了360萬筆訂單。 以智慧合約自動驗證進行交易 EtherDelta以智慧合約（smart contract）維持網站運作，其智慧合約檢查用戶發出之訊息是否有效，於確認買賣雙方帳戶都有足夠資金後，自動進行交易。 提供資訊且對用戶資格未設限 EtherDelta於網站上提供虛擬貨幣之資訊，以及個別虛擬貨幣之每日交易量，同時於網站上顯示前500筆買方和賣方之交易資訊，以價格和顏色進行分類。而其對於成為網站用戶之資格並無限制。 SEC於本案中認為，EtherDelta並未註冊成為證券交易所，卻執行與證券交易相關之業務，已違反證交法，其論述理由為： EtherDelta平台上之虛擬貨幣屬於證券性質 本案SEC使用Howey Test—美國聯邦最高法院於1946年在SEC v. W. J. Howey Co. 一案中所確立之測試要件，來判斷是否符合證券。由於用戶以金錢購買虛擬貨幣，該金錢投資行為建立共同事業，且具有藉由他人努力而獲利之期待，故屬於證券性質之虛擬貨幣。 EtherDelta性質上為交易所，但未為註冊 EtherDelta 作為平台聚集大量投資人，並以智慧合約促成買賣雙方進行虛擬貨幣交換，已屬於實現證券交易之行為，具有證交所功能，故於不具有豁免情形下，其未註冊已違反證交法第5條規定。 本案就SEC之主張，EtherDelta並未為否認或承認之表示，但同意該禁止交易之命令，並同意支付SEC行使歸入權之30萬美元及其他判決前利息和罰款。 觀察目前美國對於虛擬貨幣買賣行為之監管，並無立專法規範，僅以證交法為準則，就個別虛擬貨幣之性質以Howey Test為檢驗，個案認定是否屬於證券。倘若屬於證券，則對於進行交易之平台課予證券交易所之責任，而對於虛擬貨幣而言，被認定為證券勢必被課予義務俾利增加投資人之保障，可能增加公開度及透明度，然其快速籌資之功能亦可能有所減損，SEC對於虛擬貨幣之監管影響與成效均值得繼續觀察之。另外，SEC曾於2017年7月25日針對The DAO做出一調查報告，其於報告中認為證券型之虛擬貨幣需要受到監管，從而本案作為DAO報告之後被裁罰之虛擬貨幣交易平台首例，有其作為里程碑之重要意義。首先其確立了SEC自DAO報告之後對於證券性質虛擬貨幣需監管之見解，再者表達SEC認為就算採用去中心化、分散式節點之方式進行證券交易，同樣屬於證交法所稱之「證交所」，不因此而豁免監管。
美國發布了「消費者隱私權法」草案美國白宮在2015年2月27日發布了「消費者隱私權法」（Consumer Privacy Bill of Rights Act）草案，目的在於擴大消費者資料的保護範圍。 該草案的重點分列如下： 透明性：受規範主體必須提供資訊主體簡潔、明顯、易懂的公告，公告內容必須提供簡潔、明瞭及即時的隱私與安全運作，包含資訊保存、揭露以及個人資料存取機制。 個人控制：受規範主體應該在合理範圍內提供機制，讓資料主體能控制其個人資料之處理，同時也規範應讓消費者撤銷個人資料使用的同意。 注重資料蒐集與合理使用：受規範的公司機構必須依據其清楚、合理的說明規則來進行個人資料的蒐集、保存與利用。同時，在資料蒐集之特定目的完成後的合理時間內，必須針對所蒐集的個人資料進行刪除或是去識別化。 安全性的維護：為了維護個人資料之安全性，以防止其遺失、陷入危險、改變以及未經授權之使用或是揭露，公司機構必須進行安全風險評估，並且採取合理的資訊安全防護措施。 存取與正確性：受規範的公司機構必須提供資訊主體合理的存取權利，同時也應該採取合理的步驟，來維護資料的正確性。 擔負隱私維護的責任：受規範的公司機構必須針對員工實施資安教育訓練、進行隱私評估、隱私設計、遵守隱私保護義務以及採取適當的措施來遵循本草案之規定。 不受本草案規範之公司機構： 25名員工以下的小型公司，且其處理者僅限於員工與求職者之個人資料。 未刻意蒐集、處理、使用、保存或揭露個人病史、原生國籍、性傾向、性別、宗教信仰、資產狀況、精確的位置資訊、獨一無二的生物識別資料或是社會安全號碼，並符合以下要件之一者： 在12個月內蒐集個人資料筆數在10,000筆下； 5名員工以下。 除了要求產業發展處理消費者資料的標準或規則，該草案也要求「聯邦貿易委員會」（Federal Trade Commission, FTC）確認產業所制定的標準或規則必須符合「消費者隱私權法」的規定，包括提供消費者有關其資料如何被收集、使用與分享的明確通知。如果進行消費者資料收集的公司機構違反了「消費者隱私權法」，將會面臨FTC或是州檢察長所發起的法律行動。 該草案引起了產業界極大的反彈，隱私團體也批評該草案太過寬鬆，留給產業界太多自由空間，同時目前國會由共和黨所主導，因此後續立法工作的進行將會面臨極大的挑戰。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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